第一章 卷积神经网络基础

本文介绍了卷积神经网络的基础知识,包括边缘检测、padding、卷积步长、三维卷积、单层卷积神经网络、池化层以及CNN的应用案例。卷积操作用于检测图像边缘,padding和步长调整输出尺寸,三维卷积处理RGB图像,池化层减少计算量并提高模型稳定性。卷积神经网络通过参数共享和连接的稀疏性,有效解决了传统神经网络的过拟合问题,并在计算机视觉任务中表现出色。

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目录

1 边缘检测

2 padding

3 卷积步长

4 三维卷积

5 单层卷积神经网络

6 池化层

7 卷积神经网络范例


计算机视觉是深度学习应用的主要方向之一,一般的CV问题包括三类:图像分类,目标识别记忆风格转换,传统神经网络处理CV问题时网络权重W非常大,会造成神经网络结构复杂,易过拟合,同时所需的内存计算量极大,解决方法就是使用卷积神经网络。

1 边缘检测

神经网络解决CV问题实际上就是从浅层到深层,先检测边缘特征,局部特征,然后检测出整体面部轮廓的过程。

常见的图片边缘有两类,分别是垂直边缘和水平边缘。

我们可以通过与滤波器(也就是卷积核)进行卷积来实现对边缘的检测,以垂直边缘检测为例,图片尺寸为6x6,滤波器尺寸为3x3,卷积后的图片尺寸为4x4,下图表示为:

深度学习中的卷积操作就是和卷积核对应位置元素相乘再求和,上图只显示了了卷积后的第一个和最后一个值。

下图是一个检测垂直边缘的例子

上图中使用的卷积核是一个典型的垂直边缘检测算子,上图可以看出最右边图中明亮部分就是垂直边缘的位置。

图片边缘有两种改变方式,一种是由明变暗,另一种是由暗变明,其实本质上都是检测边缘

上图从左至右由明变暗,也就是卷积图像中图像为明;另一种由暗变明则是卷积图像中图像为暗。

上面使用的都是垂直边缘的例子,很显然还有水平边缘检测的算子

除了简单的水平垂直边缘检测还有别的常用卷积核,比如例如Sobel filter和Scharr filter。这两种滤波器的特点是增加图片中心区域的权重。 

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/f989b9092fc5 今天给大家分享一个关于C#自定义字符串替换方法的实例,希望能对大家有所帮助。具体介绍如下: 之前我遇到了一个算法题,题目要求将一个字符串中的某些片段替换为指定的新字符串片段。例如,对于源字符串“abcdeabcdfbcdefg”,需要将其中的“cde”替换为“12345”,最终得到的结果字符串是“ab12345abcdfb12345fg”,即从“abcdeabcdfbcdefg”变为“ab12345abcdfb12345fg”。 经过分析,我发现不能直接使用C#自带的string.Replace方法来实现这个功能。于是,我决定自定义一个方法来完成这个任务。这个方法的参数包括:原始字符串originalString、需要被替换的字符串片段strToBeReplaced以及用于替换的新字符串片段newString。 在实现过程中,我首先遍历原始字符串,查找需要被替换的字符串片段strToBeReplaced出现的位置。找到后,就将其替换为新字符串片段newString。需要注意的是,在替换过程中,要确保替换操作不会影响后续的查找和替换,避免遗漏或重复替换的情况发生。 以下是实现代码的大概逻辑: 初始化一个空的字符串result,用于存储最终替换后的结果。 使用IndexOf方法在原始字符串中查找strToBeReplaced的位置。 如果找到了,就将originalString中从开头到strToBeReplaced出现位置之前的部分,以及newString拼接到result中,然后将originalString的查找范围更新为strToBeReplaced之后的部分。 如果没有找到,就直接将剩余的originalString拼接到result中。 重复上述步骤,直到originalStr
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